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Aplicação de inteligência artificial em serviços de segurança pública. Para o desenvolvimento da solução diversas etapas foram estudadas construidas e validadas, como captura dos atendimentos a clusterização dos temas, o ensino da máquina para realizar os atendimentos, entre outros. O objetivo dessa apresentação é sensibilizar da importância de considerar o ser humano no treinamento da máquina e mostrar os resultados obtidos por meio dessa abordagem.

Embora possa parecer nome de filme de piratas, a maldição da dimensionalidade é um problema real e muito comum em problemas de Inteligência Artificial e Machine Learning. Sabemos que nem sempre é possível recorrermos ao uso de técnicas de Deep Learning para extrair e selecionar características, mas então como fazer seleção de características em problemas de alta dimensionalidade, quando temos um conjunto muito grande de características? Nesta palestra veremos um grupo de heurísticas como Algoritmos Genéticos Otimização de Enxame de Partículas aplicados a seleção de características em 2 cases: uma ferramenta de disgnósticos para paralisia facial e biometria com uso de Eletrocardiograma.

Frequentemente, ouvimos que as redes neurais CNN, são um algoritmo de caixa preta: oferecemos um dataset de input, desenvolvemos o modelo e as predições são realizadas. No entando, é importante entender quais características da imagem são determinantes na predição do modelo, com o Grad-Cam isso é possível. Demonstraremos como o Grad-Cam pode ser utilizado para visualizar os mapas de ativação do modelo em cada imagem utilizada na predição, assim podemos ter mais confiança nas predições, evitamos possíveis vieses e podemos tomar decisões com melhores embasamentos, dessa forma, é possível aumentar a produtividade do nosso pipeline de treinamento e desenvolver melhores datasets.

Horas antes da final do Big Brother Brasil 20 a STILINGUE já havia previsto o vencedor, mas como será que nós descobrimos isso? Será que tinha algum infiltrado amigo do Boninho ou decidimos na sorte e fizemos um mutirão para votar na Thelma? Não! Isso foi possível através da análise automática de milhões de publicações, da utilização de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina com ajuda de uma plataforma Made in Brazil. Nessa palestra abriremos o jogo e contaremos tudo, quais dados usamos, características extraídas, técnicas e dificuldades ao longo do projeto. Vem ver a aplicabilidade de IA em um dos cases de marketing com maior sucesso dos últimos tempos da nossa empresa.

Este ano encontramos uma grande demanda para descoberta e desenvolvimento de novos remédios e vacinas. O que a inteligência artificial pode contribuir nesse processo? Um projeto real sobre a aplicação de um conjunto de técnicas de inteligência artificial, com processamento de imagem e ciência de dados, para a padronização de testes realizados com camundongos para estudos de anti-depressivos. Mostrando desafios e soluções usadas com inteligência artificial para padronizar interpretações humanas.

Visão computacional tem sido frequentemente utilizada na extração de conhecimentos a partir de imagens médicas, seja no auxílio ao diagnóstico, seja na triagem de pacientes. A tomografia computadorizada é um exame que, tal que o raio-x, utiliza radiação para produzir uma série de imagens de uma determinada parte do corpo. No caso do tórax, frequentemente é indicado para detectar presença de tumores e suas evoluções. Nesta apresentação você poderá entender como é obtida e como é feito o processamento de uma imagem de tomografia computadorizada. Além disso, será apresentado um modelo de detecção de lesões utilizando uma Rede Neural Convolucional.